手写数字识别系统的设计与实现
手写体数字识别研究及系统实现
手写体数字识别研究及系统实现随着人工智能的快速发展，机器学习和深度学习等技术正在飞速发展。
手写体数字识别作为人工智能的一个重要应用领域，正在得到越来越广泛的关注。
手写体数字识别技术的核心是构建一个准确、高效的数字识别算法。
本文将从手写体数字识别的必要性、技术原理、算法实现和应用场景四个方面，探讨手写体数字识别研究及系统实现。
一、手写体数字识别的必要性手写体数字识别的最初应用是在邮政系统中。
随着互联网的普及和电子商务的兴起，手写体数字识别逐渐成为数字图像处理领域的一个重要技术。
手写体数字识别的应用领域非常广泛，例如智能化识别信用卡、护照、身份证、驾驶证、学生证等证件上的手写数字信息，以及检测、追踪和分类许多与手写数字密切相关的信息。
手写体数字识别的技术研究和发展能有效促进数字信息技术的发展，提高数字信息技术在各行各业中的应用。
二、手写体数字识别的技术原理手写体数字识别技术原理主要是数字图像处理技术。
数字图像处理技术是一门研究数字图像的获取、处理、传输和显示的学科，主要包括图像获取、预处理、特征提取与选择、分类与识别等四个方面。
图像获取是数字图像处理技术的第一步，通过将纸质文档或图像数字化，即根据摄影原理或扫描原理将成像的二维图像转换成数字信号。
预处理是指对图像进行增强、滤波、降噪等操作，以使原始图像能够更好地适应后续处理需求。
特征提取与选择是指从图像中提取有助于识别和分类的特征，以还原图像中的数字信息。
分类与识别是指学习和选择分类器，正确分类和识别数字图像。
三、手写体数字识别的算法实现手写体数字识别的算法实现可以分为三个阶段：前端特征提取、分类器设计和后处理。
前端特征提取是将手写数字转换成具有辨别性的数学向量的过程，即将手写数字的图像进行预处理和特征提取，产生用于后续处理的特征向量。
常用的特征提取方法包括灰度直方图、傅里叶描述符、Zernike描述符、矩形描述符等。
分类器设计是定义分类器的类型和参数并进行训练的过程。
基于FPGA的卷积神经网络手写数字识别系统的实现共3篇
基于FPGA的卷积神经网络手写数字识别系统的实现共3篇基于FPGA的卷积神经网络手写数字识别系统的实现1随着科技的发展，人工智能已经成为人们生活中不可分割的一部分。
其中，深度学习是人工智能领域的一个热门话题。
而卷积神经网络作为深度学习的重要算法之一，其应用也愈加广泛。
本文将重点介绍基于FPGA的卷积神经网络手写数字识别系统的实现。
一、卷积神经网络简介卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种前向反馈人工神经网络，是深度学习中常见的算法之一。
该网络主要用于图像识别、语音识别等领域。
卷积神经网络主要由输入层、隐藏层和输出层构成。
其中，隐藏层包括多个卷积层、池化层和全连接层。
卷积层是卷积神经网络中的核心层，它利用一组可学习的滤波器对输入的图像进行卷积操作，从而获得图像中的特征。
这些特征在后面的池化层和全连接层中都会用到。
池化层则对卷积层中获得的特征图进行降维处理，从而减少计算量。
常见的池化操作有最大池化和平均池化两种。
全连接层则将池化层中的特征图作为输入，进行分类判断。
全连接层的输出通常会经过一个激活函数。
二、FPGA简介FPGA（Field-Programmable Gate Array）是一种可编程逻辑器件，其具有高度灵活性和可重构性。
FPGA可以通过编程实现不同的电路功能，因此在高速、低功耗、高可靠等方面有着很强的优势。
在深度学习中，利用FPGA进行计算的方式可以大大提高计算速度和效率。
三、基于FPGA的卷积神经网络手写数字识别系统本文的识别系统采用了FPGA作为处理器，并使用卷积神经网络对手写数字进行识别，部分个人感想如下。
1. FPGA的搭建本次实验搭建使用的是Altera的CYCLONE II FPGA，需要先进行硬件电路的设计和代码实现。
硬件电路的设计可以使用VHDL或Verilog等HDL语言进行实现，代码实现则可以使用Quartus II或其他类似的软件进行集成。
手写数字识别系统的设计与实现
手写数字识别系统的设计与实现随着数字化时代的到来，智能化已经成为了趋势，人工智能的发展需要更精准有效的数据判别处理。
实现手写数字识别系统，可以广泛应用于智能交互、机器人、OCR等领域。
本文将描述手写数字识别系统的设计和实现过程。
一、系统设计手写数字识别系统输入手写数字图像，输出代表数字的数值。
总体设计思路如下：1.数据采集与存储用户输入手写数字图像后，通过归一化等方法去除噪点，存储为图片格式，可以使用20x20像素，黑白二值化的PNG格式存储。
2.特征提取与向量化将图片转化为向量，提取手写数字特征。
常用的特征提取方法是SIFT描述符提取和HOG特征提取，本文采用HOG特征提取方法。
基本步骤如下：a. 图像预处理：将彩色图片转化为灰度图片b. 局部块划分：将图片分为若干块c. 计算梯度直方图：对每一个块进行梯度直方图的计算d. 归一化：将梯度直方图归一化，得到HOG向量3.分类模型及算法采用深度学习神经网络模型进行分类，训练集采用MNIST公开数据集，由于输入的都是28*28的黑白图片，最后需要对数据进行调整，不符合识别输入数据的标准，将输入大小调整为20*20。
采用神经网络库tensorflow，设计softmax回归模型，定义交叉熵损失函数并使用梯度下降法或Adam优化算法最小化损失。
4.模型评估和调优使用测试集对模型进行评估，计算准确率、精度、召回率、F1值等，并采用正则化、dropout等技术对模型进行优化和调整。
5.系统集成与优化将OCR识别模型和手写数字识别系统进行整合，并加入人机交互的界面设计，实现常规数字识别等操作。
二、系统实现整套系统使用python语言实现，通过tensorflow实现深度神经网络模型的训练和预测。
主要步骤如下：1.数据采集与存储：从kaggle网站上下载手写数字数据集，并使用python pandas库对数据集进行处理和存储，确保数据安全、方便、快速可靠的存储和使用。
手写数字识别系统的设计与实现
手写数字识别系统的设计与实现摘要本手写数字识别系统是一个以VISUAL STUDIO C++ 6.0为编译环境，使用MFC进行图形图像界面开发的系统。
主要功能是通过在点击手写数字识别菜单下的绘制数字标签弹出的绘制数字窗口中完成数字的手写，在此窗口中可以进行数字的保存及清屏，然后通过文件菜单中的打开标签打开所绘制的数字，从而进行数字的预处理，其中包括灰度化及二值化处理，然后进行特征提取，最后实现数字的识别。
本系统的界面设计友好，流程正确，功能也较为完善。
实验结果表明，本系统具有较高的识别率。
关键词：绘制数字;预处理;特征提取;特征库;数字识别目录前言 (4)概述 (5)1 需求分析 (6)1.1 功能需求分析 (7)1.2 性能需求分析 (7)1.3 数据需求分析 (8)1.4 相关软件介绍 (8)2 手写数字识别系统的设计与基本原理 (8)2.1 系统整体功能模块设计 (8)2.2 手写数字识别系统的基本原理 (9)2.2.1 数字图像的绘制 (9)2.2.2 图像的预处理 (9)2.2.3 图像的特征提取 (10)2.2.4 特征库的建立 (10)2.2.5 图像数字的识别 (11)3 手写数字识别系统程序设计 (11)3.1 数字图像的绘制 (11)3.2数字的特征提取 (17)3.3 模板特征库的建立 (20)3.4 数字的识别 (22)总结 (25)致谢..................................... 错误!未定义书签。
参考文献 (25)前言自上世纪六十年代以来，计算机视觉与图像处理越来越受到人们的关注，并逐渐成为一门重要的学科领域。
而作为它们的研究对象的数字图像，也因为它含有研究目标的丰富信息而成为越来越重要的研究对象。
图像识别的目标是用计算机自动完成某些信息的处理，用来替代人工去处理图像分类及识别的任务。
手写数字识别是图像识别学科下的一个分支，是图像处理和模式识别领域研究的课题之一，由于其具有很强的实用性一直是多年来的研究热点。
基于深度学习的手写数字识别系统设计毕业设计
基于深度学习的手写数字识别系统设计毕业设计基于深度学习的手写数字识别系统设计一、引言在信息时代的今天，数字识别技术在各个领域都有广泛的应用，尤其是在金融、安防、物流等行业中，数字识别系统扮演着重要的角色。
然而，传统的手写数字识别方法在复杂场景下往往效果不佳。
为了提高数字识别的准确性和稳定性，本毕业设计将基于深度学习技术设计一个手写数字识别系统。
二、系统架构手写数字识别系统主要由以下几个模块组成：数据集准备、特征提取、模型训练和模型评估。
下面将对每个模块进行详细介绍。
2.1 数据集准备为了构建一个准确的手写数字识别系统，我们需要一个包含大量手写数字样本的数据集。
本设计将使用MNIST数据集，该数据集包含60000个训练样本和10000个测试样本，每个样本为28x28像素的灰度图像。
2.2 特征提取在深度学习中，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种有效的特征提取方法。
本设计将使用一个经典的CNN架构，包括卷积层、池化层和全连接层。
卷积层用于提取图像的局部特征，池化层用于降低特征的维度，全连接层用于将提取到的特征与标签进行映射。
2.3 模型训练在特征提取模块构建完成后，我们需要对模型进行训练。
本设计将使用反向传播算法（Backpropagation，BP）来更新模型的参数，以减小模型的预测误差。
同时，为了避免过拟合问题，我们将采用Batch Normalization和Dropout等技术进行模型的正则化。
2.4 模型评估为了评估手写数字识别系统的性能，我们将使用测试集对模型进行评估。
评估指标包括准确率、精确率、召回率和F1值等。
准确率指模型正确预测样本的比例，精确率指模型正确预测为正样本的比例，召回率指模型正确预测出正样本的比例，F1值综合考虑了精确率和召回率。
三、实验与结果为了验证基于深度学习的手写数字识别系统的效果，我们使用Python编程语言和TensorFlow深度学习框架进行实验。
手写字体识别系统的设计与实现
手写字体识别系统的设计与实现随着科技的不断进步，手写字体识别技术也在不断发展。
手写字体识别系统可以将手写字体转换成可编辑的电子文本，方便用户进行编辑和处理。
在本文中，我们将学习手写字体识别系统的设计与实现。
一、手写字体识别系统的基本原理手写字体识别系统的基本原理是将手写字体转化成数字信号，然后通过模式识别技术对数字信号进行分析和处理，最终得到手写文字的识别结果。
具体的步骤如下：1. 手写输入：用户通过手写板、电子笔等设备将手写文字输入到计算机中。
2. 数字信号转换：手写文字被转换成数字信号，这个过程称为采样。
采样的目的是将连续的信号转换成离散的信号。
3. 特征提取：从采样得到的离散信号中提取出特征，这个过程称为特征提取。
特征提取的目的是从众多的数字信号中提取出与手写字符相关的特征。
4. 模式匹配：将特征提取出来的信号与存储在数据库中的标准手写字符进行比较，找到最匹配的字符作为识别结果。
二、在实际应用中，手写字体识别系统的设计与实现是一个非常复杂的过程。
下面我们将从数据采集、特征提取、分类器设计和系统优化等几个方面讨论手写字体识别系统的设计与实现。
1. 数据采集数据采集是手写字体识别系统的开端，对于手写字体识别系统的准确性和鲁棒性有着重要的影响。
因此，需要收集大量的手写字符数据，以构建一个完整的数据集。
数据集应包括不同字体、不同大小、不同风格的手写字符。
2. 特征提取特征提取是手写字体识别系统的核心环节。
常用的特征提取方法包括端点检测、曲率检测、方向检测、HOG特征提取等。
每个方法都有其优缺点，需要根据实际情况进行选择和组合。
3. 分类器设计分类器是手写字体识别系统中用于模式匹配的关键组件。
常用的分类器包括逻辑回归、支持向量机、神经网络等。
每个分类器都有其优缺点，需要根据实际情况进行选择和优化。
4. 系统优化手写字体识别系统涉及到多个环节，每个环节都会影响系统的准确性和鲁棒性。
因此，在设计和实现完整的系统后，需要对系统进行优化和调试。
手写体数字识别系统的设计与实现
手写体数字识别系统的设计与实现1. 简介手写体数字识别系统是指能够通过计算机对手写数字进行自动识别的一种系统，是人工智能领域的重要应用之一。
本文将介绍一个基于卷积神经网络的手写体数字识别系统的设计与实现。
2. 数据集首先，我们需要收集手写数字图像作为训练数据和测试数据。
可以使用已有的开源数据集，如MNIST数据集，也可以自己手写一些数字进行图像采集。
经过数据预处理和清洗后，我们得到了包含10000张28x28像素的手写数字图像作为训练集，5000张图像作为测试集。
3. 模型设计本文使用了一个卷积神经网络模型进行手写数字识别。
该模型包括三个卷积层、三个池化层和两个全连接层。
3.1 卷积层和池化层卷积层可以通过滑动一个卷积核提取图像的重要特征，池化层则可以进行特征的降维和压缩。
同时，使用卷积层和池化层可以大大减少参数数量，加快模型训练速度。
3.2 全连接层全连接层通过将所有卷积层和池化层的输出展开为一维向量，再进行分类，得出预测结果。
全连接层参数量较大，容易出现过拟合和训练时间长的问题。
3.3 Dropout过拟合是机器学习中的常见问题，为了避免模型过拟合，我们使用了dropout方法。
dropout是指在训练过程中以一定的概率随机选择一些节点并将其权重设置为0，这样可以让模型更加健壮。
4. 实现模型的实现使用Python语言和Keras深度学习框架。
我们将数据集的图像转换为28x28的矩阵，并进行归一化处理。
接着，我们定义了一个卷积神经网络模型，并进行模型的编译和训练。
训练过程中，我们使用了Adam优化器和交叉熵损失函数，并进行了10轮的迭代训练。
实际测试中，该模型的准确率达到了98%以上。
5. 结论本文介绍了一个基于卷积神经网络的手写体数字识别系统，并实现了该系统。
该模型在测试集上取得了很好的识别效果，能够对手写数字进行准确识别。
同时，我们也讨论了卷积神经网络中的关键概念和技术要点，希望读者能够对深度学习和计算机视觉有更深入的了解。
自由手写体数字识别系统的设计与实现资料
自由手写体数字识别系统的设计与实现摘要：本文论述并设计实现了一个脱机自由手写体数字识别系统。
文中首先对待识别数字的预处理进行了介绍，包括二值化、平滑滤波、规范化、细化等图像处理方法；其次，探讨了如何提取数字字符的结构特征和笔划特征，并详细地描述了知识库的构造方法；最后采用了以知识库为基础的模板匹配识别方法,并以MATLAB作为编程工具实现了具有友好的图形用户界面的自由手写体数字识别系统。
实验结果表明，本方法具有较高的识别率，并具有较好的抗噪性能。
关键词：手写体数字；预处理；模式识别；特征提取Abstrct： This paper describes and designs a free handwritten number recognition system. Firstly, the pretreatment of the character to be recognized is introduced, including binarization, smoothing, normalization and thinning. Next, how to extract the structural features of the numbers is discussed, and we describe the constructing method of repository. Finally, we use the method of template matching, based on repository, to recognize the digital number. Matlab is used as a program tool to realize this free handwritten digital recognition system with friendly graphical user interface. The experimental results show that the rate of the recognition system is high, and the proposed method is robust to noise.Keywords: handwritten number; pretreatment；pattern recognition; feature extraction1 引言OCR（Optical Character Recognition）即光学字符识别技术，是通过扫描仪把印刷体或手写体文稿扫描成图像，然后识别成相应的计算机可直接处理的字符。
手写数字识别系统的设计与实现
手写数字识别系统的设计与实现一、绪论随着机器学习及神经网络技术的发展，人工智能正在不断向更广泛的领域渗透，尤其是在图像处理领域。
手写数字识别系统也因此应运而生，被广泛应用于各种场景中，例如验证码识别、手写板输入、银行支票识别等。
本文将介绍一种手写数字识别系统的设计与实现，以帮助读者深入了解该领域的技术。
二、系统设计本手写数字识别系统采用支持向量机（SVM）算法。
系统开发基于Python编程语言和OpenCV图像处理库进行，共分为以下四个模块：2.1 数据采集模块数据采集模块通过获取手写数字原始图像，采集大量的训练数据集和测试数据集。
该模块通过调用计算机的摄像头进行数据采集，将原始图像转化为数字图像，表示手写数字的像素。
在采集数据时，需要注意手写数字应该尽可能接近正方形，大小需要尽量一致，以保证后续的数字处理和识别效果。
数据采集完成后，需要对采集到的数据进行分类标注，即手写数字的分类，一般采用数字0-9进行标注。
2.2 特征提取模块在特征提取模块中，我们需要将数字图像转化为一组数字特征，以便于后续的数字图像比较和分类识别。
目前最常用的数字特征是手写数字的边界轮廓。
该模块通过调用OpenCV库中的边界检测函数获取数字的边界轮廓。
检测出轮廓后，我们可以使用等高线函数对其进行平滑处理，再通过描绘轮廓的关键点获取有效特征向量。
2.3 训练模型模块在训练模型模块中，我们需要将已经提取出的数字特征向量和其分类标注进行学习，训练得到一个能够正确识别数字的模型。
本系统采用了支持向量机（SVM）算法来实现数字的分类识别。
SVM算法有着很好的泛化性能和分类性能，并且适用于高维特征的数据集。
在训练模型时，我们首先对原始数据进行归一化处理，使其在相同量级内。
然后使用SVM训练模型，通过交叉验证的方式调整模型超参数，以达到最优分类效果。
2.4 数字识别模块数字识别模块是手写数字识别系统最核心的部分。
在该模块中，输入待识别的数字，对它进行特征提取，然后将其送入训练得到的SVM分类模型中进行分类，最终输出数字的识别结果。
基于神经网络的手写字体识别系统设计与实现
基于神经网络的手写字体识别系统设计与实现Ⅰ.引言手写字体识别是一项重要的研究领域，它应用广泛，如优化自然语言处理，权重调整和电子商务等方面。
近年来，神经网络在手写字体识别领域得到了广泛应用，因为它可以从输入数据中自动进行特征提取，并能够学习复杂的非线性映射关系。
本文将介绍基于神经网络的手写字体识别系统的设计与实现。
Ⅱ.方法A. 数据处理本文利用EMNIST数据集进行实验，该数据集是一个包含28 x 28像素图像的大型手写数字和字符数据集。
经过处理，数据集被划分为训练集、验证集和测试集。
训练集包含85,000个样本，验证集包含15,000个样本，测试集包含10,000个样本。
B. 神经网络模型我们设计了一种基于卷积神经网络（CNN）的手写字体识别模型。
它包括两个卷积层和两个池化层，随后是两个全连接层和一个输出层。
每个卷积层后面跟着一个ReLU激活函数，全连接层也是如此。
在最后一层，输出层包括10个神经元，每个神经元对应一个数字类别。
C. 模型训练本文使用Adam优化器和交叉熵损失函数进行了模型的训练。
经过调整，当学习率设置为0.001时，模型可以有较好的训练效果。
在训练期间，我们在验证集上监控了分类准确率，从而选择最优的模型。
D. 模型评价我们评估了我们所建立的手写字体识别系统，在测试集上的分类准确率。
结果表明，该模型能够实现92%以上的分类准确率。
Ⅲ.结果本文所建立的手写字体识别系统采用了基于卷积神经网络的方法。
我们将EMNIST数据集分为三个部分：训练集，验证集和测试集。
训练集用于训练模型，验证集用于选择最优模型，测试集用于评价最终的分类效果。
结果表明，该系统具有较高的分类准确率。
Ⅳ.讨论与结论本文介绍了一种基于神经网络的手写字体识别系统的设计与实现。
通过对EMNIST数据集进行训练和测试，我们发现该系统具有较好的分类效果。
我们还发现，比较模型的准确性和速度非常重要。
我们需要在保证准确性的基础上，不断寻找更快速的模型，以提高识别效率。
(完整版)基于神经网络的手写数字识别系统的设计与实现毕业论文
中南大学本科生毕业论文（设计）题目基于神经网络的手写数字识别系统的设计与实现目录摘要 (Ⅰ)ABSTRACT (Ⅱ)第一章绪论 (1)1.1手写体数字识别研究的发展及研究现状 (1)1.2神经网络在手写体数字识别中的应用 (3)1.3 论文结构简介 (4)第二章手写体数字识别 (5)2.1手写体数字识别的一般方法及难点 (5)2.2 图像预处理概述 (6)2.3 图像预处理的处理步骤 (6)2.3.1 图像的平滑去噪 (6)2.3.2 二值话处理 (7)2.3.3 归一化 (8)2.3.4 细化 (10)2.4 小结 (11)第三章特征提取 (12)3.1 特征提取的概述 (12)3.2 统计特征 (12)3.3 结构特征 (13)3.3.1 结构特征提取 (14)3.3.2 笔划特征的提取 (14)3.3.3 数字的特征向量说明 (15)3.3 知识库的建立 (15)第四章神经网络在数字识别中的应用 (17)4.1 神经网络简介及其工作原理 (17)4.1.1神经网络概述[14] (17)4.1.2神经网络的工作原理 (17)4.2神经网络的学习与训练[15] (18)4.3 BP神经网络 (20)4.3.1 BP算法 (20)4.3.2 BP网络的一般学习算法 (21)4.3.3 BP网络的设计 (22)4.4 BP学习算法的局限性与对策 (26)4.5 对BP算法的改进 (27)第五章系统的实现与结果分析 (29)5.1 软件开发平台 (29)5.1.1 MATLAB简介 (29)5.1.2 MATLAB的特点 (29)5.1.3 使用MATLAB的优势 (30)5.2 系统设计思路 (30)5.3 系统流程图 (31)5.4 MATLAB程序设计 (31)5.5 实验数据及结果分析 (32)结论 (27)参考文献 (28)致谢 (30)附录 (31)摘要手写体数字识别是模式识别中一个非常重要和活跃的研究领域，数字识别也不是一项孤立的技术，它所涉及的问题是模式识别的其他领域都无法回避的；应用上，作为一种信息处理手段，字符识别有广阔的应用背景和巨大的市场需求。
(完整版)手写体数字识别系统设计毕业设计
石河子大学信息科学与技术学院毕业论文课题名称：手写体数字识别系统设计学生姓名：学号：学院：信息科学与技术学院专业年级：电子信息工程2007级指导教师：职称：完成日期：二○一一年六月十一日手写体数字识别系统设计学生：指导教师：[摘要] 随着科学技术的迅速发展，在邮政编码、统计报表、财务报表、银行票据等处理大量字符信息录入的场合，手写数字识别系统的应用需求越来越强烈，如何将数字方便、快速地输入到计算机中已成为关系到计算机技术普及的关键问题。
本文设计实现了一个基于Matlab软件的手写体数字识别系统，采用模块化设计方法，编写了摄像头输入、直接读取图片、写字板输入三个模块，利用摄像头等工具，将以文本形式存在的手写体数字输入进计算机，完成对手写体数字图片的采集，并设计了一种手写数字识别方法，对手写体数字图像进行预处理、结构特征提取、分类识别，最终以文本形式输出数字，从而实现手写体数字的识别。
[关键词] 预处理，结构特征提取，分类识别，手写体数字识别Handwritten Digit Recognition SystemStudents：Teacher：Abstract:With the rapid development of science and technology, in zip code, statistics, reports, financial statements, Bank bills dealing with a large number of characters, such as information recorded occasions, handwritten digit recognition system of requirement has become stronger and stronger, how easily and quickly the number entered in the computer has become a key issue relates to the popularization of computer technology. This article design implementation has a based on Matlab software of handwriting body digital recognition system, used module of design method, write has camera entered, and directly read pictures, and write Board entered three a module, using camera, tools, will to text form exists of handwriting body digital entered into computer, completed on handwriting body digital pictures of collection, and design has a handwriting digital recognition method, on handwriting body digital image for pretreatment, and structure features extraction, and classification recognition, eventually to text form output digital, to implementation handwriting body digital of recognition.Key words: Pretreatment, structure feature extraction, classification and recognition, handwritten digit recognition.目录第一章引言 (1)1.1课题背景 (1)1.2课题研究目的及意义 (2)1.2.1 手写体数字识别的研究目的 (2)1.2.2 手写体数字识别的研究意义 (3)1.3课题研究现状及发展趋势 (3)1.4课题整体结构 (5)1.5课题难点分析 (5)第二章开发运行环境 (6)2.1系统开发环境和运行环境 (6)2.2开发工具介绍 (6)2.2.1 硬件部分介绍 (6)2.2.2 软件部分介绍 (8)第三章手写体数字识别系统构成及原理 (10)3.1图像处理基础知识 (10)3.2手写体数字识别系统构成 (13)3.3手写体数字识别系统原理 (13)3.3.1预处理 (13)3.3.2图像分割 (17)3.3.3特征提取 (19)3.3.4分类识别 (20)第四章手写体数字识别系统设计分析 (21)4.1程序主界面 (21)4.2基准库的选择与建立 (23)4.3手写体数字识别系统设计 (23)4.3.1摄像头输入模块的设计 (23)4.3.2直接读图模块的设计 (25)4.3.3写字板输入模块的设计 (27)第五章系统性能评价及实验结果分析 (30)5.1识别系统性能的评价 (30)5.2实验结果分析 (31)第六章结论 (33)6.1毕业设计总结 (33)6.2课题前景与展望 (34)致谢 (37)参考文献 (37)附录 (39)附1、识别部分主程序 (39)附2、创建模板部分函数 (40)附3、切割图片部分函数 (42)附4、输出图片部分函数 (43)第一章引言1.1 课题背景数字已有数千年的历史，在世界上使用很广，然而，在当今社会里，如何快速高效地将数字输入计算机，已成为影响人机接口效率的一个重要瓶颈，也关系到计算机能否真正在我国得到普及应用[1]。
手写数字识别实验报告
手写数字识别实验报告最近，手写数字识别技术受到越来越多的关注，各种手写数字识别系统也被广泛应用于实际应用中。
为了验证手写数字识别技术的有效性，本实验选择了国际上最流行的MNIST数据集，实现了一个深度学习模型，用来实现对手写数字的自动识别。
本实验步骤如下：一、数据集的准备本实验使用MNIST数据集。
MNIST数据集是一个包含60,000个训练图像和10,000个测试图像的数据集，所有图像都是灰度图像，每个图像都是28×28像素大小，每张图片都标记有0-9的数字，图像所属的类别。
二、模型构建本实验使用Convolutional Neural Network（CNN）构建模型，CNN是一种卷积神经网络，具有卷积层、池化层和全连接层等，可以有效提取图像中的特征。
本实验CNN模型构建方法：（1）卷积层:积核大小为3×3，输入通道为1，输出通道为64，采用ReLU激活函数；（2）池化层:用最大池化操作，池化窗口大小为2×2；（3）全连接层:入节点数为1024，输出节点为10，采用Softmax 激活函数。
三、模型训练本实验使用python的Keras库，并采用Adam作为优化器，学习率为0.001。
本实验使用训练集中的50,000图像训练模型，使用另外10,000图像作为测试集，训练次数为20次，每次训练500张图片。
四、结果分析本实验模型最终在测试集上的准确率达到99.32%，属于公认的良好水准。
从精度曲线图可以看出，模型的精度在训练的过程中持续上升，训练时间也在不断减少，说明模型越来越稳定，具有良好的泛化能力。
综上所述，本实验通过使用CNN模型，基于MNIST数据集，实现对手写数字的自动识别，达到了良好的效果。
本实验设计技术有助于提高手写数字识别技术的应用水平，为相关领域的研究提供了参考依据。
基于KNN的手写数字模式识别设计与实现代码大全
基于模式识别系统的设计与实现1．1 题目的主要研究内容（1）运用KNN算法实现手写数字识别过程的主要描述：直接从sklearn 中加载自带的手写数字数据集，通过可视化的方式来查看图像的呈现；接着让数据规范化可以让数据都在同一个数量级的维度。
将全部的图像数据作为特征值矩阵；最后通过训练可以得到KNN分类器，然后用测试集进行准确率的计算。
下图是系统流程图：（2）运用图像特征提取算法LBP，在图像颜色调成黑白色的基础上，以及使用像素点描绘图像和画出图像的大致轮廓。
1．2 题目研究的工作基础或实验条件（1）硬件环境Win10 Intel(R)（2）软件环境（开发工具python）1．3 数据集描述（1）手写数字数据集：包含1797个0-9的手写数字数据，每个数据由8 * 8 大小的矩阵构成，矩阵中值的范围是0-16，代表颜色的深度。
（2）在网上下载的16张演员图像1．4 特征提取过程描述（1）手写数字数据集中的1797个数据，代表了0~9是个数字类别，每个数据由8 * 8 大小的矩阵构成，矩阵中值的范围是0-16，代表颜色的深度，颜色越深，矩阵中的值越大。
根据颜色的深度可以描绘出大致轮廓，因此可以判断此数据属于那一个数。
（2）运用cv2.cvtColor将原图像进行灰色处理，接着利用图像特征提取算法：LBP，实现在灰色图像的基础上用像素点处理，再用filters.sobel对图像进行轮廓的提取。
1．5 分类过程以及准确率描述（1）通过上文的特征提取过程，将1797个包含0-9的手写数字的数据，识别出了0、1、2、3、4、5、6、7、8、9十个数，如果以0~9中的每个数代表一类，这样就把1797个数据集分成了0~9一共十个类别。
分割数据，将25%的数据作为测试集，其余作为训练集，创建KNN分类器对准确率进行计算。
（2）无分类过程1．6 主要程序代码(要求必须有注释)（1）程序一：from sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn import preprocessingfrom sklearn.metrics import accuracy_scorefrom sklearn.datasets import load_digitsfrom sklearn.neighbors import KNeighborsClassifierimport matplotlib.pyplot as plt#加载数据digits = load_digits()data = digits.data#数据探索print(data.shape)# 查看第七幅图像print(digits.images[6])# 第七幅图像代表的数字含义print(digits.target[6])# 将第七幅图像显示出来plt.gray()plt.imshow(digits.images[6])plt.show()# 分割数据，将25%的数据作为测试集，其余作为训练集train_x, test_x, train_y, test_y = train_test_split(data, digits.target, test_size=0.25, random_state=33)# 采用Z-Score规范化ss = preprocessing.StandardScaler()train_ss_x = ss.fit_transform(train_x)test_ss_x = ss.transform(test_x)# 创建KNN分类器knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=4)knn.fit(train_ss_x, train_y)predict_y = knn.predict(test_ss_x)print("KNN准确率: %.4lf" % accuracy_score(test_y, predict_y))（2）程序二：import skimageimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom PIL import Imageimport cv2# settings for LBPradius = 1 # LBP算法中范围半径的取值n_points = 8 * radius # 领域像素点数# 读取图像image = cv2.imread('D:\SogouDownload/a/16.jpeg')#显示到plt中，需要从BGR转化到RGB，若是cv2.imshow(win_name, image)，则不需要转化#显示原图像image1 = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)plt.subplot(111)plt.imshow(image1)plt.show()#将图像颜色调成灰色image = cv2.cvtColor(image1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)plt.subplot(111)plt.imshow(image, plt.cm.gray)plt.show()#利用像素点描绘图像lbp = local_binary_pattern(image, n_points, radius)plt.subplot(111)plt.imshow(lbp, plt.cm.gray)plt.show()#进行轮廓提取edges = filters.sobel(image)plt.subplot(111)plt.imshow(edges, plt.cm.gray)plt.show()1．7 运行结果及分析（1）第七幅图像（2）图像特征后的图像（示例）原图像描绘图像轮廓用像素点处理图像。
手写数字识别技术研究与实现
手写数字识别技术研究与实现随着科技的不断进步，人们的生活已经越来越离不开数字技术。
数字的出现使得人们的沟通变得更加方便快捷，数据的存储也变得更加便捷和安全。
然而，要让计算机能够真正地理解我们的数字需要一些特殊的技术。
手写数字识别技术正是其中之一。
一、手写数字识别技术手写数字识别技术是计算机视觉领域的一个重要应用。
其目的在于通过计算机对人类手写数字进行识别，实现计算机对人类数字信息的真正理解。
这个技术应用十分广泛，例如银行的手写数字支票识别、签名检测、数码相机的图像处理等。
通过手写数字识别技术，计算机能够自动化地分析和理解手写数字，有效提高了信息的处理和利用效率。
二、手写数字识别技术实现的主要方法1. 基于图像处理技术的方法基于图像处理的方法是一种较为常见的手写数字识别技术实现方法。
其基本思路是：将手写数字进行数字化图像处理，然后再对数字化图像进行进一步处理和分析，从而实现数字的识别。
首先，这种方法需要将手写数字进行图像化处理。
中文手写数字是由一系列的笔画和连接部分组成的，通过图像处理技术可以将这些笔画和连接部分变成数字化的线条。
然后可以通过特定的算法，将这些数字化线条进一步处理，从而提取出手写数字的特征。
最后，通过比较和匹配，就可以得到最终的数字识别结果。
2. 基于神经网络的方法随着深度学习技术的发展，基于神经网络的手写数字识别技术也开始逐渐流行起来。
其基本思路是：将手写数字转化为图像形式后，通过训练神经网络模型进行学习，达到识别数字的目的。
神经网络模型本质上是一个数学模型，具有强大的计算能力和学习能力，可以通过误差反向传播算法进行训练。
在这种方法中，首先需要对手写数字进行图像化处理，形成数字化的二值图像。
随后，通过训练神经网络模型，将数字化的二值图像分为哪些数字区域，并通过多次训练来提取数字的特征。
最后，通过比较和分类，得到数字的最终识别结果。
三、手写数字识别技术的应用手写数字识别技术的应用非常广泛。
利用深度学习技术的手写数字识别系统设计与实现
利用深度学习技术的手写数字识别系统设计与实现手写数字识别系统是人工智能领域中的一个重要应用。
利用深度学习技术设计和实现手写数字识别系统可以帮助计算机自动识别和理解手写的数字，从而提高数字识别的准确性和效率。
本文将介绍利用深度学习技术设计和实现手写数字识别系统的方法和步骤。
首先，设计和实现手写数字识别系统需要一个合适的数据集。
常用的手写数字数据集包括MNIST和EMNIST。
MNIST数据集包含了大量的手写数字样本，是深度学习领域中广泛使用的数据集之一。
EMNIST数据集则是扩展了MNIST数据集，包含了更多的样本和类别。
选择一个合适的数据集对于手写数字识别系统的训练和测试至关重要。
其次，利用深度学习技术设计和训练手写数字识别系统的核心是搭建一个适合的神经网络模型。
常见的深度学习模型包括卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）和循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）。
这两种模型在图像识别和序列数据识别方面具有优势。
对于手写数字识别系统，CNN是比较常见和有效的选择。
搭建CNN模型需要确定网络的结构和参数设置。
网络的结构包括卷积层、池化层、全连接层等。
卷积层用于提取图像的特征，池化层用于减小特征图的尺寸，全连接层用于分类。
参数设置包括卷积核的大小、卷积核的个数、池化层的大小等。
这些参数可以通过试错的方法进行调整和优化，以获得更好的识别效果。
在搭建完CNN模型后，需要对模型进行训练。
训练手写数字识别系统的关键是选择合适的优化算法和损失函数。
常用的优化算法包括随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent，SGD）和Adam等。
损失函数则用于评估模型的准确性和误差。
常见的损失函数包括交叉熵损失函数和均方差损失函数。
通过不断迭代调整模型参数，使得损失函数达到最小值，从而提高手写数字识别系统的准确率和鲁棒性。
在训练过程中，还需要考虑数据增强和正则化等技术来提高模型的泛化能力。
基于深度学习的手写数字识别系统设计与实现
基于深度学习的手写数字识别系统设计与实现手写数字识别是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，它可以应用于自动化识别、数字化转换以及人机交互等领域。
本文将介绍一种基于深度学习的手写数字识别系统的设计与实现。
一、引言在数字化时代，手写数字识别系统扮演着重要角色，为了提高人工误差和效率问题，基于深度学习的手写数字识别系统应运而生。
本文将采用卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）作为深度学习模型，并通过系统设计和实现的具体方法，达到提高手写数字识别准确率和效率的目的。
二、深度学习模型1. CNN模型简介CNN是一种深度学习模型，它通过多层卷积和池化层来提取输入数据的特征，并通过全连接层进行最终的分类。
CNN的特点是可以自动学习输入数据的特征，对于图像处理任务具有很好的效果。
2. CNN模型设计手写数字识别任务可以看作是一个图像分类问题，因此我们可以使用经典的CNN模型LeNet-5作为基础模型进行设计。
LeNet-5模型包含了两个卷积层、两个池化层和三个全连接层，能够有效提取手写数字的特征并进行分类。
在设计过程中，我们可以根据实际需求进行调整和优化，例如增加卷积层深度或者全连接层神经元数量等。
三、数据集准备1. 数据集介绍在进行手写数字识别系统设计与实现之前，首先需要准备一个适用于训练和测试的手写数字数据集。
常用的数据集有MNIST、SVHN等。
本文将以MNIST数据集为例进行介绍。
MNIST数据集是一个包含60000个训练样本和10000个测试样本的手写数字数据集，每个样本都是28x28的灰度图像。
2. 数据预处理在使用MNIST数据集进行训练之前，我们需要对数据进行预处理。
预处理步骤包括数据归一化、标签编码等。
归一化可以将原始像素值缩放到0-1的范围内，以便进行更好的训练效果。
标签编码是将原始类别信息进行one-hot编码，方便进行分类模型的训练。
四、系统实现1. 环境搭建在进行系统实现之前，需要搭建相应的开发环境。
基于 CNN 的手写体数字识别系统的设计与实现代码大全
题目 基于CNN 的手写体数字识别系统的设计与实现（居中，宋体小三号，加粗）1．1 题目的主要研究内容（宋体四号加粗左对齐）（1）实验实验内容是通过CNN 模型实现对MNIST 数据集的手写数字识别，并通过GUI 界面进行演示，通过tensorflow 环境来构建模型并进行训练（2）系统流程图1．2 题目研究的工作基础或实验条件（1）硬件环境开始 获取数据集 构建CNN 模型 训练模型 搭建GUI 界面 测试结果结束Windows10系统（2）软件环境开发工具：python语言开发软件：pycharm开发环境：tensorflow1．3 数据集描述MNIST 是一个大型的、标准易用的、成熟的手写数字体数据集。
该数据集由不同人手写的0 至9 的数字构成，由60000 个训练样本集和10000 个测试样本集成，每个样本的尺寸为28x28x1，以二进制格式存储，如下图所示：1．4 特征提取过程描述CNN 是一种前馈型的神经网络，其在大型图像处理方面有出色的表现。
相比于其他神经网络结构，如多层感知机，卷积神经网络需要的参数相对较少(通过局部感受野和权值共享)。
CNN 的三个思想：局部感知野、权值共享、池化，能够大大简化权重参数的数量，网络的层数更深而参数规模减小，利于模型的训练。
CNN 主要包含三层：卷积层、池化层和全连接层，且在卷积层后应加入非线性函数作为激活函数，提高模型的非线性函数泛化能力，以下是单层CNN 的结构图：特征提取采用CNN模型中的卷积层，具体问为使用卷积核来进行特征提取。
1．5 分类过程描述分类过程采用全连接层和Softmax分类函数实现，通过softmax回归来输结果。
softmax模型可以用来给不同的对象分配概率。
对于输入的x加权求和，再分别i加上一个偏置量，最后再输入到softmax函数中，如下图。
其计算公式为：1．6 主要程序代码(要求必须有注释)import sys, ossys.path.append(os.pardir) # 为了导入父目录的文件而进行的设定import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom dataset.mnist import load_mnistfrom simple_convnet import SimpleConvNetfrom common.trainer import Trainer# 读入数据(x_train, t_train), (x_test, t_test) = load_mnist(flatten=False)# 处理花费时间较长的情况下减少数据#x_train, t_train = x_train[:5000], t_train[:5000]#x_test, t_test = x_test[:1000], t_test[:1000]max_epochs = 20network = SimpleConvNet(input_dim=(1,28,28),conv_param = {'filter_num': 30, 'filter_size': 5, 'pad': 0, 'stride': 1},hidden_size=100, output_size=10, weight_init_std=0.01)trainer = Trainer(network, x_train, t_train, x_test, t_test,epochs=max_epochs, mini_batch_size=100,optimizer='Adam', optimizer_param={'lr': 0.001},evaluate_sample_num_per_epoch=1000)trainer.train()# 保存参数network.save_params("params.pkl")print("Saved Network Parameters!")# 绘制图形markers = {'train': 'o', 'test': 's'}x = np.arange(max_epochs)plt.plot(x, trainer.train_acc_list, marker='o', label='train', markevery=2)plt.plot(x, trainer.test_acc_list, marker='s', label='test', markevery=2)plt.xlabel("epochs")plt.ylabel("accuracy")plt.ylim(0, 1.0)plt.legend(loc='lower right')plt.show()MODE_MNIST = 1 # MNIST随机抽取MODE_WRITE = 2 # 手写输入Thresh = 0.5 # 识别结果置信度阈值# 读取MNIST数据集(_, _), (x_test, _) = load_mnist(normalize=True, flatten=False, one_hot_label=False)# 初始化网络# 网络1：简单CNN"""conv - relu - pool - affine - relu - affine - softmax"""network = SimpleConvNet(input_dim=(1,28,28),conv_param = {'filter_num': 30, 'filter_size': 5, 'pad': 0, 'stride': 1},hidden_size=100, output_size=10, weight_init_std=0.01) network.load_params("params.pkl")# 网络2：深度CNN# network = DeepConvNet()# network.load_params("deep_convnet_params.pkl")class MainWindow(QMainWindow,Ui_MainWindow):def __init__(self):super(MainWindow,self).__init__()# 初始化参数self.mode = MODE_MNISTself.result = [0, 0]# 初始化UIself.setupUi(self)self.center()# 初始化画板self.paintBoard = PaintBoard(self, Size = QSize(224, 224), Fill = QColor(0,0,0,0))self.paintBoard.setPenColor(QColor(0,0,0,0))self.dArea_Layout.addWidget(self.paintBoard)self.clearDataArea()# 窗口居中def center(self):# 获得窗口framePos = self.frameGeometry()# 获得屏幕中心点scPos = QDesktopWidget().availableGeometry().center() # 显示到屏幕中心framePos.moveCenter(scPos)self.move(framePos.topLeft())# 窗口关闭事件def closeEvent(self, event):reply = QMessageBox.question(self, 'Message',"Are you sure to quit?", QMessageBox.Yes |QMessageBox.No, QMessageBox.Y es)if reply == QMessageBox.Y es:event.accept()else:event.ignore()# 清除数据待输入区def clearDataArea(self):self.paintBoard.Clear()self.lbDataArea.clear()self.lbResult.clear()self.lbCofidence.clear()self.result = [0, 0]"""回调函数"""# 模式下拉列表回调def cbBox_Mode_Callback(self, text):if text == '1：MINIST随机抽取':self.mode = MODE_MNISTself.clearDataArea()self.pbtGetMnist.setEnabled(True)self.paintBoard.setBoardFill(QColor(0,0,0,0))self.paintBoard.setPenColor(QColor(0,0,0,0))elif text == '2：鼠标手写输入':self.mode = MODE_WRITEself.clearDataArea()self.pbtGetMnist.setEnabled(False)# 更改背景self.paintBoard.setBoardFill(QColor(0,0,0,255))self.paintBoard.setPenColor(QColor(255,255,255,255))# 数据清除def pbtClear_Callback(self):self.clearDataArea()# 识别def pbtPredict_Callback(self):__img, img_array =[],[] # 将图像统一从qimage->pil image -> np.array [1, 1, 28, 28]# 获取qimage格式图像if self.mode == MODE_MNIST:__img = self.lbDataArea.pixmap() # label内若无图像返回Noneif __img == None: # 无图像则用纯黑代替# __img = QImage(224, 224, QImage.Format_Grayscale8)__img = ImageQt.ImageQt(Image.fromarray(np.uint8(np.zeros([224,224]))))else: __img = __img.toImage()elif self.mode == MODE_WRITE:__img = self.paintBoard.getContentAsQImage()# 转换成pil image类型处理pil_img = ImageQt.fromqimage(__img)pil_img = pil_img.resize((28, 28), Image.ANTIALIAS)# pil_img.save('test.png')img_array = np.array(pil_img.convert('L')).reshape(1,1,28, 28) / 255.0# img_array = np.where(img_array>0.5, 1, 0)# reshape成网络输入类型__result = network.predict(img_array) # shape:[1, 10]# print (__result)# 将预测结果使用softmax输出__result = softmax(__result)self.result[0] = np.argmax(__result) # 预测的数字self.result[1] = __result[0, self.result[0]] # 置信度self.lbResult.setText("%d" % (self.result[0]))self.lbCofidence.setText("%.8f" % (self.result[1]))# 随机抽取def pbtGetMnist_Callback(self):self.clearDataArea()# 随机抽取一张测试img = x_test[np.random.randint(0, 9999)] # shape:[1,28,28]img = img.reshape(28, 28) # shape:[28,28]img = img * 0xff # 恢复灰度值大小pil_img = Image.fromarray(np.uint8(img))pil_img = pil_img.resize((224, 224)) # 图像放大显示# 将pil图像转换成qimage类型qimage = ImageQt.ImageQt(pil_img)# 将qimage类型图像显示在labelpix = QPixmap.fromImage(qimage)self.lbDataArea.setPixmap(pix)if __name__ == "__main__":app = QApplication(sys.argv)Gui = MainWindow()Gui.show()sys.exit(app.exec_())1．7 运行结果及分析对模型进行训练，可以看到准确率可以达到98.8%。
基于机器学习的手写体识别系统设计与实现
基于机器学习的手写体识别系统设计与实现手写体识别是一种将手写文字转换为可被计算机识别的文本形式的技术。
在现代社会，手写体识别在很多领域都有广泛的应用，比如自动邮件分拣、数字签名识别、智能设备输入等。
为了解决手写体识别的问题，机器学习技术被广泛应用于该领域。
本文将介绍基于机器学习的手写体识别系统的设计与实现。
首先，我们需要准备一个大规模的手写体数据集。
数据集应该包含不同人群、不同风格的手写体样本，以确保我们的系统对各种手写风格都具有良好的识别能力。
可以通过收集现有的手写体样本或者利用生成手写体的技术来构建数据集。
接下来，我们需要对手写体数据进行预处理。
预处理的目的是将手写体图像转换为计算机能够理解的形式。
常见的预处理步骤包括图像二值化、噪声去除、字符分割等。
图像二值化将手写体图像转换为黑白图像，方便后续处理。
噪声去除可以通过滤波等方法来实现，以去除手写体图像中的不必要的细节。
字符分割是将手写体图像中的字符分割开来，以便后续的识别。
接着，我们需要提取手写体特征。
特征提取是机器学习中的一个重要步骤，它将手写体图像转换为由数值表示的特征向量。
常用的特征提取方法有灰度共生矩阵、方向梯度直方图等。
灰度共生矩阵是一种用于描述图像纹理特征的方法，它统计了图像中不同距离处的灰度级别对的概率分布。
方向梯度直方图则是一种用于描述图像边缘特征和纹理特征的方法，它统计了图像中不同方向的梯度直方图。
然后，我们需要选择一个机器学习算法来训练手写体识别模型。
常用的机器学习算法包括支持向量机、决策树、随机森林等。
对于手写体识别问题，卷积神经网络是更为常用的选择。
卷积神经网络可以通过多层卷积和池化操作来提取图像中的特征，并使用全连接层来进行分类。
我们可以通过使用现有的开源深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch等，来训练卷积神经网络模型。
在训练模型之前，我们需要将手写体数据集划分为训练集和测试集。
训练集用于训练模型的参数，测试集用于评估模型的性能。
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手写数字识别系统的设计与实现摘要本手写数字识别系统是一个以VISUAL STUDIO C++ 6.0为编译环境，使用MFC进行图形图像界面开发的系统。
主要功能是通过在点击手写数字识别菜单下的绘制数字标签弹出的绘制数字窗口中完成数字的手写，在此窗口中可以进行数字的保存及清屏，然后通过文件菜单中的打开标签打开所绘制的数字，从而进行数字的预处理，其中包括灰度化及二值化处理，然后进行特征提取，最后实现数字的识别。
本系统的界面设计友好，流程正确，功能也较为完善。
实验结果表明，本系统具有较高的识别率。
关键词：绘制数字;预处理;特征提取;特征库;数字识别目录前言 (1)概述 (2)1 需求分析 (4)1.1 功能需求分析 (4)1.2 性能需求分析 (4)1.3 数据需求分析 (5)1.4 相关软件介绍 (5)2 手写数字识别系统的设计与基本原理 (6)2.1 系统整体功能模块设计 (6)2.2 手写数字识别系统的基本原理 (6)2.2.1 数字图像的绘制 (6)2.2.2 图像的预处理 (6)2.2.3 图像的特征提取 (7)2.2.4 特征库的建立 (8)2.2.5 图像数字的识别 (8)3 手写数字识别系统程序设计 (8)3.1 数字图像的绘制 (8)3.2数字的特征提取 (15)3.3 模板特征库的建立 (18)3.4 数字的识别 (20)总结 (23)致谢..................................... 错误!未定义书签。
参考文献 (23)前言自上世纪六十年代以来，计算机视觉与图像处理越来越受到人们的关注，并逐渐成为一门重要的学科领域。
而作为它们的研究对象的数字图像，也因为它含有研究目标的丰富信息而成为越来越重要的研究对象。
图像识别的目标是用计算机自动完成某些信息的处理，用来替代人工去处理图像分类及识别的任务。
手写数字识别是图像识别学科下的一个分支，是图像处理和模式识别领域研究的课题之一，由于其具有很强的实用性一直是多年来的研究热点。
由于手写体数字的随意性很大，例如，笔画的粗细，字体的大小，倾斜等等都直接影响到字符的正确识别，所以手写体数字识别是一个很有挑战性的课题。
在过去的数十年中，研究者们提出了许多的识别方法，取得了较大的成果。
手写体数字识别实用性很强，在大规模数据统计(如例行年检，人口普查)，财务，税务，邮件分拣等等应用领域中都有广阔的应用前景。
本课题拟研究手写体数字识别的理论和方法，开发一个小型的手写体数字识别系统。
在研究手写体数字识别理论和方法的基础上，开发这样一个小型的手写体数字识别系统需要完成以下主要方面的研究与设计工作：手写数字绘制的问题、数字的预处理问题、特征提取问题、特征库的建立问题、数字识别问题。
概述此手写数字识别系统的需要实现手写数字的绘制功能、手写数字的特征提取功能、数字的模板特征库的建立功能以及手写数字的识别功能。
在近几年国内外对手写数字识别系统的研究已经取得了进展，一些新的理论例如基于Hopfield 神经网络、基于小波技术、基于BP 神经网络以及支持向量机的研究应用在建立手写数字识别系统平台，并且在多数数据库中取得了较好的测试结果。
但是目前仍然存在亟需深入研究解决的问题：1) 识别的准确度需要达到较好的水平2) 识别的效率要达到很高的水平。
数字识别输入的数据通常是很大的，而高精度与高速度是相互矛盾。
这些难点存在的原因是：1) 数字的笔划简单，而且其笔划差别相对较小，字形相差不大，使得准确区分某些数字有一些困难；2) 数字虽然只有10 种，且笔划简单，但同一数字写法却千差万别，全世界的各个国家各个地区的人都在用，则其书写上带有区域特性，很难做出可以兼顾世界各种写法的、识别率极高的通用性数字识别系统。
3)特征库的训练不够，导致识别率不高。
手写数字识别的研究不仅存在很大的应用价值，由于手写数字识别本身的特点，对它的研究也存在着重要的理论价值：1) 阿拉伯数字作为唯一被世界各国通用的符号，所以对手写体数字识别的研究基本上与文化背景无关，各地的研究工作者可以说是基于同一平台开展工作的，有利于研究的比较和探讨。
2) 手写数字识别应用广泛，如税表系统，银行支票自动处理和邮政编码自动识别等。
在以前，这些工作需要大量的手工录入，投入的人力物力都相对较多，而且劳动强度较大。
为了适应无纸化办公的需要，大大提高工作效率，研究实现手写数字识别系统是必须要做的。
3) 由于数字类别只有0-9共10 个，比其他字符识别率较高，可将其用于验证新的理论或做深入的分析研究。
许多机器学习和模式识别领域的新理论和算法都是先用手写数字识别进行检验，验证其理论的有效性，然后才会将其应用到更为复杂的领域当中。
在这方面的典型例子就是人工神经网络和支持向量机。
4) 手写数字的识别方法很容易将其推广到其它一些相关的问题上，如对英文之类拼音文字的识别。
事实上，有许多学者就是把数字和英文字母的识别放在一起研究的。
在过去的数几年中，研究者提出了许许多多的识别方法，按提取的数字特征的不同，可以将这些方法分为两类：基于结构特征的方法和基于统计特征的方法。
统计特征通常包括点密度的测量、矩、特征区域等；结构特征通常包括圆、端点、交叉点、笔划、轮廓等，一般来说，两类特征各有优势。
例如，使用统计特征的分类器易于训练，而且对于使用统计特征的分类器，在给定的训练集上能够得到相对较高的识别率；而结构特征的主要优点之一是能描述字符的结构，在识别过程中能有效地结合几何和结构的知识，因此能够得到可靠性较高的识别结果。
在此次的设计中使用的是统计特征。
基于以上所述，本次毕业设计课题为手写数字识别系统的设计与实现。
其功能是将人工手绘的数字图像转换成可编辑的文本信息。
该系统包括手写数字绘制模块、图像预处理模块、特征提取模块、训练模块和识别模块。
涉及模式识别、图像处理、人工智能、统计学、心理学和计算机科学等相关内容。
通过对图像处理和识别算法进行不断地研究和实践，以降低误识率和拒识率。
本文主要介绍手写数字识别系统的设计与实现，首先需要了解手写数字识别系统现阶段的发展情况和研究现状，然后对系统进行分析，主要从功能需求分析、性能需求分析、数据需求分析和相关软件介绍四方面入手，从而使得对系统有初步的认识，然后对系统的整体设计模块进行介绍，进而对系统的各个功能模块具体的设计原理进行详细介绍，之后对本次所设计出的系统进行介绍并对相关代码进行说明，最后总结本系统的优缺点及今后工作展望等，整篇文章通俗易懂，条理清晰，可以使读者轻松阅读，并理解实现过程。
1 需求分析综合用户在实际应用中的需求，对系统的运作流程进行了整理，并通过对流程的分析得出了如下的需求分析。
1.1 功能需求分析根据对用户需求的分析，系统应包含以下功能：1）数字的绘制在绘制数字的窗口中实现数字的手写，并对其坐标值进行保存，利用复位按钮可实现数字的清除工作。
2）数字的预处理在手写数字图像识别系统中，图像的预处理跟一般图像系统不同，我们不需要对图像进行灰度化处理、去噪处理等基本操作，我们利用程序保存的坐标值就可以对生成一张二值化图像，相当于图像处理系统的二值化处理。
3）特征的提取在第二步中我们得到了手写数字的二值化图像，进行特征提取前需要对此图像的数据区域进行定位，在程序中我们遍历此二值化图像，找到手写数字区域的上、下、左、右边界，重新生成一张数字图片，利用新生成的数字图片分成8*8的区域，统计每个区域的目标像素个数和整个小区域像素个数，计算目标像素个数与整个小区域像素的比值，得到64个特征值，作为这个手写数字的特征值。
4）特征库的训练我们需要训练一个特征库，作为识别的标准。
系统中我们手写一个数字提取出它的特征值，再输入此手写数字，将数字与这些特征值相对应存储到特征库里面，特征库我们使用的是Access数据库，字段是数字及这个数字所对应所有特征值。
特征库越丰富，识别率越高。
5）数字识别在手写数字识别中，我们使用的方法是模板匹配法，其实质就是提取出手写数字的特征值，利用这些特征值与特征库的数字的特征值进行比对，找出待识别数字特征值与特征库里存储的特征值最接近的数字，作为识别结果。
1.2 性能需求分析1）正确性：根据手写数字识别系统的设计流程，流程中的每个步骤在系统中都必须有所体现，以保证程序的正确性。
2）精确性：根据手写数字识别系统的应用领域，该系统的识别结果必须有很高的识别精度，这样才能真正的实现该系统的价值。
3）效率性：根据该系统的应用领域可知，系统一旦投入应用需要处理大量的数据，所以对系统的处理速度也有很高的要求。
1.3 数据需求分析根据手写数字识别系统的设计步骤可知该系统采用的是模板匹配法进行手写体数字识别。
模板匹配法是图像识别中最具有代表性的方法之一。
它是将从待识别的图像提取的若干特征量与模板对应的特征量进行比较，计算图像和模板特征量之间的距离，用最小距离法判定所属类。
而模板匹配通常需要事先建立标准模板库。
这里，模板库中的标准模板是数字样本的特征向量。
特征库的存储是利用Access数据库，并且利用MFC ADO技术连接数据库，不需要进行硬件配置。
数据库如图1.1所示。
图1.1 数据库1.4 相关软件介绍本课题是基于Visual C++6.0的，它是Microsoft公司开发的Visual Studio集成开发环境中功能最为强大、代码效率最高的开发工共。
利用VisualC++6.0可以两种方式编写Win32应用程序，一种方式是基于Windows API的C编程方式，另一种是基于MFC的C++编程方式。
本系统采用的是基于MFC的编程方式。
2 手写数字识别系统的设计与基本原理2.1 系统整体功能模块设计整体模块如图2.1所示：图2.1 整体模块2.2 手写数字识别系统的基本原理下面分别介绍各部分工作的基本原理：2.2.1 数字图像的绘制手写数字绘制功能的实现方案是：通过Visual C++中的CStatic控件来建立画布，用MFC中的封装类CDC实现手写数字功能。
在对话框中，响应鼠标事件的消息，分别是鼠标按下事件MouseDown，鼠标移动事件MouseMove，鼠标抬起事件MouseUp，判断当前鼠标点是否在CStatic控件上，在的话程序将此点的坐标值保存。
手写数字的绘制开始是鼠标按下事件，结束是以左鼠标抬起为标志。
2.2.2 图像的预处理图像的预处理是为了突出手写体数字的特征。
在本次设计中主要包括：图像二值化处理。
图像的二值化处理就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255，也就是将整个图像呈现出明显的黑白效果。
在手写数字识别系统中，我们在VC可视化编程界面中在一个固定大小的控件中手写了一个数字，在程序中获得的只是以这个控件左上角为原点的一系列坐标。